听懂中英夹杂和专业术语，恩主公医院医疗语音平台95%准确率上线

恩主公医院昨（20日）揭露三大临床AI应用，分别是可帮医生快速分类的国际疾病分类诊断码（ICD-10 CM）推荐系统、即拍即录的远距伤口照护系统，以及医疗语音平台，能快速“听写”护理人员的工作纪录，不仅通晓中英夹杂的句子和术语，准确率还高达95％。恩主公医院要用这些AI，来搭配将正式启用的门诊大楼，推动医院智慧化。

恩主公医院院长吴志雄指出，三年前，新门诊大楼设计时，就定位为智能大楼，后来也导入了尖端医疗仪器和系统，比如智慧床边系统、自动备管系统等。“但我们认为，不只门诊要智慧化，整个医院都要智慧化才对。”于是，恩主公医院找来纬创医学科技公司，多次讨论后，双方锁定了三大医疗难题，要用AI来解决。

几秒就能从上万个疾病分类诊断码中，找出最合适者

首先要简化复杂的疾病诊断分类。吴志雄指出，过去数十年来，恩主公医院一直采用前一代疾病分类码ICD-9 CM，“但为了与国际接轨，几年前升级至ICD-10 CM。”有别于第9代，第10代的诊断码数量近7万个、是前一代的5倍，而编码的组成规则，也有极大差异，比如总字元数从最多5个，增加到最多7个，也采用了更多英文字母和数字的组合等。他指出，ICD-10 CM的高复杂度，让医生看诊时，需花更多时间来选择正确的编码。

参与这次开发的核心人物、恩主公医院医务部主任暨一般外科主治医生张汉隆也指出，因为过于复杂，有些医生看诊时，会先选择疾病分类相近的诊断码，之后再由医务部人员来核对、找出正确的编码，“十分耗人力。”

为了解决这个问题，开发团队用过去几年累积的数十万笔分类正确的资料，来训练一套自动分类系统，可在医生输入患者病症后，自动根据该患者的病历资料、检验资料、手术内容和病理纪录等，来推荐最合适的少数代码（如下图）和说明，供医生选择，只要几秒就完成分类工作。

反观，传统方法则是在输入病症关键字后，跳出大量相关的诊断码，医生得自行一一挑选（如下图）。

张汉隆指出，经过1、2年开发，这套推荐分类系统已于今年第一季上线，整合到恩主公医院的门诊和住院系统。目前系统准确度为85％，“还在微调中，目标是要达到90％以上。”

他也表示，正确的ICD-10 CM，不只能降低双重确认的人力成本、提高疾病分类准确性，未来还能串连手机App，当患者踏出医院时，能根据所患病的分类来发送卫教内容。

不只如此，“正确的诊断码，未来也能在申请健保诊断关联群（DRG）给付更顺畅。”因为，有别于传统论量计价的给付方式，DRG支付点数计算方式，会根据住院病患的条件（如诊断、手术或处置等）来分群，再依据这些群组的医疗资源使用，来订定支付点数。也因此，正确的疾病分类，将有助于DRG给付申请。

甚至，ICD-10 CM推荐系统，“未来也能改善患者排队报到的时间。”张汉隆解释，一般给患者的看诊报到时间，是根据特定医生和科别的平均值来计算，但要是能了解患者历史病历的诊断码，就能更精准预估看诊时间，来推算每位患者的报到时间。在他看来，这套系统有许多可行的应用场景，“是智慧医疗的根基。”

10秒纪录伤口资讯，远距照护新助手

恩主公导入的第二项AI应用，则是耗时两年、利用两万多张伤口照片训练而成的远距伤口照护系统。张汉隆指出，这个系统主要是来改善远距照护服务，医护人员访视卧病在床的患者时，可用手机来拍摄患者伤口，系统就能根据照片来判断伤口部位和大小，完全不需要比例尺（如下）。

而且，在拍摄的同时，伤口照片会直接传送到医院的伤口专科系统，让院内的医生检查、决定后续治疗方法（如下）。

在医疗系统中，点选远距伤口，就可查看如下图的伤口照片。

张汉隆解释，这套系统解决了过去伤口照护的不便。首先，以往不良于行的民众要检查伤口时，比如安养院长褥疮的长者，就得靠救护车送到医院就医才行。又或者，当护理人员探视偏乡患者时，用手机拍摄伤口照片后，还得传送到医生的Line群组，来讨论后续治疗方法，“这些资讯并未被正式记录。”此外，就算拍摄伤口照片、上传到医院专门的数据库后，还需要5分钟才能传送到医疗资讯系统（HIS），让医生检视。

为改善这个情形，恩主公医院和纬创共同开发这套远距伤口照护系统，只要10秒钟，医生就能在HIS中检视。不过，纬创也坦言，该系统目前只能辨识伤口大小，还未能判断伤口类型和深度；这也是双方下一步的努力方向。

能听懂中英夹杂专业术语，用口说就能记录护理工作

另一个导入临床的AI系统，则是医疗语音平台。这个平台搭配耳机和麦克风，护理师可以改用口说， 来记录护理工作内容、调阅资料。过去，护理人员替换患者点滴、注射药剂后，还得回到护理站花2个小时，来记录到患者的电子病历中。现在可以直接在病患床边，一边观察，一边口说来记录。

起初，纬创表示，为了训练这套语音辨识系统，他们首先收集了2万多条词汇，并以这些词汇与恩主公医院设计了1,000个句子，由医院8位护理人员来念这些句子，再利用这些语音来训练系统。 完成后，这个平台就部署到恩主公医院的医疗系统，开始上线使用。护理人员直接在病床旁边打开护理车上的系统，先用语音指令选择要输入的字段，再说出中英夹杂或缩写的术语，自动输入到对应的字段中（如下图）。

詹碧端指出，系统刚上线时，准确率才75%，但目前已超过95%，普及率也达7成。未来，她希望这套系统可用于更多场景，比如连结远距照护的居家护理师，让护理师也可用说的，来记录病患状况。文◎王若朴